px4 MCP

PX4-MCP

PX4自动驾驶仪的模型上下文协议

强大的集成，使大型语言模型（LLM）能够控制PX4动力无人机并与之交互，以执行高级自主任务。

概述

PX4-MCP通过为PX4自动驾驶仪提供标准化的模型上下文协议（MCP）接口，弥合了人工智能语言模型和自主飞行系统之间的差距。这使得LLM能够通过自然语言命令了解无人机的能力、计划任务并执行复杂的空中任务。

建筑

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│                 │    │                 │    │                 │
│      LLM        │◄──►│    PX4-MCP      │◄──►│   PX4 Autopilot │
│   (Claude/GPT)  │    │   Server        │    │                 │
│                 │    │                 │    │                 │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘
                              │
                              ▼
                    ┌─────────────────┐
                    │                 │
                    │   ROS2 Bridge   │
                    │   MAVLink       │
                    │                 │
                    └─────────────────┘

特性

• 自然语言任务规划：用简单的英语描述任务，并将其翻译成PX4命令
• 实时遥测：通过MCP访问无人机状态、位置、电池和传感器数据
• 安全第一设计：用于自主操作的内置安全检查和故障保护
• ROS2集成：与ROS2生态系统无缝集成，实现先进的机器人工作流程
• MAVLink通信：使用行业标准MAVLink协议与PX4自动驾驶仪直接通信
• 任务执行：通过自适应规划执行复杂的多航路点任务
• 传感器数据访问：实时访问摄像头馈送、激光雷达、GPS和其他传感器数据

支持的操作

飞行控制

• 起飞和降落顺序
• 路点导航
• 轨道和游荡模式
• 返回发射（RTL）
• 紧急停止和故障保护激活

任务规划

• 动态航路点生成
• 区域测绘和覆盖模式
• 搜救行动
• 视察团
• 交付和运输任务

数据收集

• 实时遥测流
• 传感器数据记录
• 图像和视频捕获
• 环境监测

先决条件

• PX4自动驾驶仪：最新稳定版本
• ROS2：谦逊的霍克斯比尔或更晚
• python：3.8或更高版本
• MAVLink：最新版本
• MCP-SDK：模型上下文协议实现

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/GrooveWJH/px4-mcp.git
cd px4-mcp

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Install ROS2 dependencies
rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y

# Build the project
colcon build

# Source the workspace
source install/setup.bash

快速开始

1.启动PX4 SITL（软件在环）

cd ~/PX4-Autopilot
make px4_sitl gazebo-classic

2.启动MCP服务器

python src/px4_mcp_server.py --config config/default.yaml

3.连接您的LLM客户端

from mcp import Client

# Initialize MCP client
client = Client("px4-mcp://localhost:8080")

# Send a mission command
response = client.call("plan_mission", {
    "description": "Take off, fly to GPS coordinate (47.6062, -122.3321), take photos, and return home",
    "altitude": 50,
    "speed": 10
})

配置

创建配置文件 config/drone.yaml:

drone:
  connection: "udp://:14540"
  frame_id: "map"
  safety:
    max_altitude: 100  # meters
    max_distance: 1000  # meters from home
    low_battery_threshold: 20  # percent

ros2:
  namespace: "/px4"
  topics:
    telemetry: "/fmu/out/vehicle_status"
    position: "/fmu/out/vehicle_local_position"

mcp:
  server:
    host: "localhost"
    port: 8080
  tools:
    - flight_control
    - mission_planning
    - data_collection

安全注意事项

⚠️ 重要安全注意事项:

• 始终先进行模拟测试（PX4 SITL）
• 确保正确的故障保护配置
• 监控电池电量和天气状况
• 遵守当地航空法规
• 未经适当授权，不得飞越视线之外
• 始终准备好手动超控功能

示例用例

自主检查

mission = {
    "type": "inspection",
    "target": "building_facade",
    "coordinates": [(lat1, lon1), (lat2, lon2)],
    "altitude": 30,
    "camera_settings": {
        "resolution": "4K",
        "overlap": 80
    }
}

搜救

mission = {
    "type": "search_pattern",
    "area": "polygon_coordinates",
    "pattern": "lawnmower",
    "sensors": ["camera", "thermal"],
    "emergency_frequency": 121.5
}

贡献

我们欢迎捐款！请看 贡献.md 作为指导方针。

开发设置

# Install development dependencies
pip install -r requirements-dev.txt

# Run tests
pytest tests/

# Run linting
flake8 src/
black src/

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

致谢

• PX4自动驾驶仪 -开源飞行控制软件
• 模型上下文协议 -标准化AI应用集成
• ROS2 -机器人操作系统
• MAVLink -微型飞行器通信协议

支持

• 📖 文档
• 🐛 报告问题
• 💬 讨论
• 📧 联系

路线图

• \[\]先进的计算机视觉集成
• \[\]多无人机群协同
• \[\]与基于云的LLM集成
• \[\]实时路径规划优化
• \[\]与AirMap/UTM系统集成
• \[\]支持额外的自动驾驶系统

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免责声明：此软件用于研究和教育目的。用户有责任遵守当地航空法规和安全协议。